Экспорт и импорт. Цель работы: освоить применение коллективных методов принятия решений на примере анализа методом экспертных оценок

Усвоенная пища: 180-101-16=65кг/Га

На метоболизм: 63-3=60

(сусликами за 1972год)

Цель работы: освоить применение коллективных методов принятия решений на примере анализа методом экспертных оценок. Уяснить основные положения и логику проведения анализа экспертных оценок; приобрести навыки экономической интерпретации результатов для целей управления и принятия управленческих решений

Задача:

Определить прибыльность реализации товаров народного потребления с использованием метода экспертных оценок.

Решение:

Выберем предварительную группу из 20 экспертов по 4 из человека из сферы: экономики, производства, высшего образования, менеджмента. При выборе будем учитывать следующие критерии:

- компетентность потенциального эксперта в технологии экономических особенностях производства и сбыта продукта, изготавливаемого филиалами предприятия;

- эрудированность в области производства и реализации схожей продукции;

- участие в подобных исследованиях в прошлом.

Проведём общее собрание предварительной группы, где предложим экспертам выделить товары, по которым следует делать выводы о прибыльности реализации импортных товаров. Заседание проводим методом «мозговой штурм».

В результате заседания были предложены 6 товаров:

- Атлас

- Вискоза

- Трикотаж

- Хлопок

- Шелк

- Велюр

На данном этапе, мы не можем сравнивать эти показатели между собой. Для того чтобы показатели можно было корректно сравнивать необходимо количественно уточнить предложенные показатели.

Проведём закрытые заседания представителей от каждой сферы, где предложим выбрать по одному представителю для участия в рабочей группе.

Далее проведём общее собрание предварительной группы и предложим выбрать ещё 2х экспертов из тех, кто не оказался в числе уже выбранных представителей или из числа специалистов, которые не были приглашены в предварительную группу, но по мнению группы достойны того, чтобы давать экспертные оценки по предложенной нам задаче. Таким образом, сформирована рабочая группа из 6-ти экспертов.

Предлагаем экспертам, вошедшим в рабочую группу неделю посвятить изучению влияния каждого из 6-ти предложенных товаров на выявление прибыльности реализации импортных товаров.

По прошествии недели, каждому эксперту рабочей группы предлагаем анонимную анкету, где он может оценить каждый товар по шкале от 1-ого до 5-ти, где 5 – означает наибольшее влияние показателя на оценку результатов работы.

В результате опроса были получены оценки, представленные в таблице 1.1.

Таблица 1.1 – Оценки экспертов рабочей группы

Номер фактора	Эксперты
№ 1	№ 2	№ 3	№ 4	№ 5	№ 6

 

Таблица 1.2 – Таблица рангов факторов

Номер фактора	Эксперты
№ 1	№ 2	№ 3	№ 4	№ 5	№ 6
		2,5		2,5
		5,5	2,5	2,5		3,5
	5,5
			2,5
		2,5				3,5
	5,5	5,5
Сумма

 

Обратим внимание, что сумма рангов по каждому эксперту одинакова – 21. Действительно ведь для каждого эксперта мы распределяли ранги 6,5,4,3,2,1, что в сумме даёт 21.

Рассчитаем величину согласованности для этого сложим ранги по каждому фактору, найдём среднюю от полученных сумм и рассчитаем сумму квадратов разниц полученных сумм от их средней.

 

Таблица 1.3 – Расчёт согласованности экспертов

 

Номер Фактора	(∑ рангов) X
			-10
	29,5		8,5	72,25
	10,5		-10,5	110,25
			-3
Сумма				488,5

 

 

Рассчитаем максимальную согласованность экспертов. Для этого посчитаем сколько раз эксперты выставляли одинаковые ранги разным факторам (таблица 1.2).

Первый и пятый эксперт выставляли одинаковые ранги: (2 тройки одинаковых рангов). Первый, 3-й, 4-й, 6-й эксперты эксперты по одному разу выставили одинаковые ранги (4 пары одинаковых рангов). Второй эксперт выставил 2 пары одинаковых рангов. Таким образом, в нашей повторяющихся рангов.

 

Первый и четвёртый эксперт не выставляли одинаковые ранги, второй, третий и шестой эксперт по одному разу выставили одинаковые ранги (3 пары одинаковых рангов). Пятый эксперт выставил одну тройку одинаковых рангов. Таким образом, в нашей повторяющихся рангов

(1.1)

Согласованность у наших экспертов равна 488,5 при максимальной согласованности 588. Следовательно, относительная согласованность, рассчитанная на основе коэффициента конкордации Кендела равна 0,83

 

(1.2)

 

 

Если W>0,9, то мнения экспертов очень сильно согласованы (возможен сговор экспертов). Если 0,9>W>0,7, то мнения экспертов согласованы. Если 0,7>W>0,5, то мнения экспертов слабо согласованы.Если 0,5>W, то мнения экспертов не согласованы.

Проверим, достаточна ли данная величина согласованности, чтобы принимать решения по критерию χ² Пирсона, который равен 24,92

 

(1.3)

Сравним расчётный показатель с табличным (Приложение А).

 

При степени достоверности 95% (вероятности шибки = 5%). Табличный показатель Пирсона с 5-ю степенями свободы и 5% вероятности ошибиться равен 11,1.

Расчётный показатель (24,92) больше чем табличный (11,1), следовательно, коэффициенту конкордации Кендела доверять можно, а раз сам этот коэффициент больше 0,7 (0,83), то между экспертами существует достаточный уровень согласованности и на основе их оценок можно принимать решения.

Принимать решение удобнее, когда информация для принятия решений представлена в графическом виде. Построим диаграмму сумм рангов, которые набрал каждый из факторов.

 

Рисунок 1.1 – Сила влияния факторов на прибыльность реализации

 

Как можно увидеть на графике, наименьшее влияние на прибыльность реализации оказывает 6 фактор – Велюр, его сумма рангов - 35.

Наибольшее влияние наблюдается у четвертого фактора - Хлопок, у него сумма рангов – 10,5, что в 3,3 раз меньше, чем у 6 фактора.

Таким образом, в ходе анализа экспертных оценок мы не только определили наиболее значимые показатели прибыльности реализации, но и выявили количественные величины превалирования одного фактора над другим, которые соответствуют суммам рангов каждого фактора. Эти количественные величины мы и будем использовать в оценке реализации товаров. При этом, если (10 % прироста) Велюров полагается 35 баллов, то для 20% прироста этому показателю будет присвоено 70 балла (35 *2).

Приведём пример оценки работы предприятия, для этого возьмём данные по 4-м кварталам и рассчитаем средние величины рассматриваемых показателей (таблица 1.4). Рассчитаем прирост показателей относительно их средней величины (таблица 1.5). Сравним полученные величины с выбранными для сравнения (10% для первых двух показателей, 5% для третьего и четвёртого, пятого и 15% для последнего показателя) Найдём отношение прироста показателей к выбранным для сравнения величинам (таблица 1.6). Умножим каждое из полученных значений на баллы, выставляемые на основе полученных сумм рангов (таблица 1.7).

Таблица 1.4 – Данные о величине показателей предприятию

Показатель	квартал	Среднее значение
Атлас (Х1)	5,5				9,38
Вискоза (Х2)	0,7	0,6	0,65	0,5	0,61
Трикотаж (Х3)					10,00
Хлопок (Х4)					12,00
Шелк (Х5)		5,5	5,5		4,50
Велюр (Х6)	1,1	1,8	1,5	1,6	1,50

 

Таблица 1.5 – Прирост показателей относительно средней величины по предприятию

 

Показатель	квартал	Для сравнения
Атлас (Х1)	-41,33	-25,33	60,00	6,67	10%
Вискоза (Х2)	14,29	-2,04	6,12	-18,37	10%
Трикотаж (Х3)	0,00	10,00	-10,00	0,00	5%
Хлопок (Х4)	-16,67	-8,33	25,00	0,00	5%
Шелк (Х5)	11,11	22,22	22,22	-55,56	5%
Велюр (Х6)	-26,67	20,00	0,00	6,67	15%

 

Таблица 1.6 – Отношение прироста показателей к выбранным для сравнения величинам

Показатель	квартал	Баллы
Атлас (Х1)	-4,13	-2,53	6,00	0,67
Вискоза (Х2)	1,43	-0,20	0,61	-1,84
Трикотаж (Х3)	0,00	2,00	-2,00	0,00	29,5
Хлопок (Х4)	-3,33	-1,67	5,00	0,00	10,5
Шелк (Х5)	2,22	4,44	4,44	-11,11
Велюр(Х6)	-1,78	1,33	0,00	0,44

 

Таблица 1.7 – Количество баллов, набранных каждым товаром

Показатель	квартал
Атлас (Х1)	-45,47	-27,87	66,00	7,33
Вискоза (Х2)	31,43	-4,49	13,47	-40,41
Трикотаж (Х3)	0,00	59,00	-59,00	0,00
Хлопок (Х4)	-35,00	-17,50	52,50	0,00
Шелк (Х5)	40,00	80,00	80,00	-200,00
Велюр(Х6)	-62,22	46,67	0,00	15,56
Сумма балов	-71,26	135,81	152,97	-217,52

 

В данном примере, среди кварталов наибольшая прибыльность наблюдается у квартала №3 – 152,97 баллов, наихудшая работа наблюдается в 4 квартале – минус 217,52 балла

Таким образом, мы можем предложить предприятию следующую формулу для оценки качества работы:

, (1.4)

где Кач_ф – показатель качества работы квартала;

Х_ф – сумма рангов по выбранному фактору;

П_ф,i – фактическая величина прироста i-того показателя;

П_в,i – выбранная величина прироста i-того показателя;

n – количество показателей.

Выбранные для сравнения величины прироста (П_в,i) для каждого показателя были определены на предварительном этапе анализа экспертных оценок и составили:

Таблица 1.8 – Сумма рангов за прирост показателей

Показатель	Для сравнения	Баллы
Атлас (Х1)	10%
Вискоза (Х2)	10%
Трикотаж (Х3)	5%	29,5
Хлопок (Х4)	5%	10,5
Шелк (Х5)	5%
Велюр(Х6)	15%

 

Фактические величины прироста показателей (П_ф,i) представляют из себя отношение фактических данных к их средней величине по всем кварталам.

, (1.5)

где Ф_p – величина фактора для p-того квартала;

m – количество кварталов.

 

Таким образом, в ходе анализа экспертных оценок предприятию была предложена модель оценки качества работы предприятия по кварталам. Эта модель представлена формулами 1.4, 1.5 и данными из таблицы 1.8

 

Приложение А

 

Таблица А.1 - Значение c² и числа степеней свободы K

 

 

Степени свободы K	Вероятность ошибиться
0,30	0,20	0,10	0,05	0,02	0,01
	1,07	1,64	2,7	3,8	5,4	6,6
	2,41	3,22	4,6	6,0	7,8	9,2
	3,66	4,64	6,3	7,8	9,8	11,3
	4,9	6,0	7,8	9,5	11,7	13,3
	6,1	7,3	9,2	11,1	13,4	15,1
	7,2	8,6	10,6	12,6	15,0	16,8
	8,4	9,8	12,0	14,1	16,6	18,5
	9,5	11,0	13,4	15,5	18,2	20,1
	10,7	12,2	14,7	16,9	19,7	21,7
	11,8	13,4	16,0	18,3	21,2	23,2

 

 

Экспорт и импорт